AI2nd＃１１ふりかえり（AzureAIServices：CustomVision）
半分以上は自分自身のための備忘録になってます。
あまり期待なさらないでください・・・
本日は、
１時限目：カンパ先生のデモ操作
２時限目：画像判別AIのハンズオン
という構成で進めます。
01 質問回答
A1：昔なんてプログラムの画面しか触れなかったのが、音声入力や優れたUIが発明されてきて、人間との垣根が低くなってきています。なので、いずれもっとAIを触りやすくなるので言語化能力を高めていくことがAIを使いこなすことに直結していきます。
A2：よくあるミスですが、日本語や全角文字でなければエラーになることは少ないです。
A３：設計した人間本人がわかりやすい形で構築することが一番いいと思います。（名前の付け方も似たところがあります）
A４：二つの要因があります。
１：機械がわかる形にすること
２：余計なデータをカットしておくこと
ここでいう、「余計なデータ」とは分析作業にあたって不必要なデータであって「必要になるかもしれないデータ」とは違います。明らかな異常値もカットすべきデータにあたります。
データを幅広く集めることは基本的に重要なことなので、バイアスによって取らないデータを決めることは避けたほうがよいです。
02 カンパ先生の実演
前回の作業+αとして、こんな作業もできるということを覚えておいてください。とのことでした。
データレイクに蓄積していく作業を設定していましたが、前回説明したようにデータ分析がしやすい形に変換していきます。
変換したものはデータベースに保存していきます。今回はSQLデータベースを使用します。（ハンズオンではやらない）AzureSQLデータベース
データを受け取るための表を用意する必要がありますので、SQL文をAIに書いてもらって用意します。
（ここでも、使用環境についてしっかり説明する。実は、AIはSQL文を書くのが得意だそう。）
派生列⇒指定した行の中から値を取り出して新たな行（ここではtelop）に写していく機能
外部挿入⇒地名から緯度経度を獲得するAPIなどによってデータベースに新たな情報を追加する機能
他にも触りながら覚えてネ！
03 CustomVisionハンズオン
今日触るのはCustom visionです。
何者かというと、自分で設定できる画像判定AIになります。
（自分の用途に合わせてカスタムできます。自分たちでしか判定できないものの作成に向いてます（果物の等級や造船の部品など））
予測・トレーニングとは、「予測」がすでにMicrosoftがもっている膨大なデータを使うこと、「トレーニング」がこちらから教師データを教えることになります。
私はこの２つにしました。今回はそれぞれ６枚ずつ学習。
簡単すぎたかもしれません・・・
（調べてみたら本当はサイズの差だけと言われたんだけども）
他の受講者のみなさんは、
ブドウ「巨峰orピオーネ」
プラモ「ガンダムorNot」「サザビーorナイチンゲール」
顔認識「長女or次女」
スイーツ「大判焼きor回転焼or御座候など・・・」
と多岐にわたってチャレンジされておられました。
ちなみに、学習させるなら解像度の高い画像の方がおすすめです。
（もっと言うと、少し回転させた画像で学習させたりもするそうです）